Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## KLASIFIKASI PENERIMA DANA BANTUAN DESA MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR)
Riyan Latifahul Hasanah 1 ; Muhamad Hasan 2 ; Witriana Endah Pangesti 3 ; Fanny Fatma Wati 4 ; Windu Gata 5
Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://nusamandiri.ac.id/
1 riyanlat0804@bsi.ac.id; 2 hasanmuhamad17@gmail.com; 3 witriana21@gmail.com;
4 fannyfatmawati8@gmail.com; 5 windugata@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —Determining  the  status  of  poor  families as recipients of assistance is very important so  that poverty  reduction  assistance  from  the  government can  be  channeled  on  target.  Data  mining  utilizes experience  or  even  mistakes  in  the  past  to  improve the  quality  of  the  model  and  the  results  of  its analysis, one of which is the ability possessed by data mining  techniques,  namely  classification.  The purpose  of  this  study  was  to  test  K-Fold  Cross Validation  in  the  K-Nearst  Neighbors  algorithm  in predicting  receipt  of  village  aid  funds.  In  the beneficiary  dataset  used  in  this  study,  there  were 159  records  or  tuples  with  four  attributes  (house condition,  income,  employment  and  number  of dependents).  The  new  data  category  prediction  is done  by  using  the  Euclidean  Distance  manual calculation  stage  of  five  different  K  values.  While using  the  Rapidminer  application  aims  to  test  the accuracy of the dataset in five different K values. The results show that with K=15 and K=30 the new data (D160)  has  a  "Not  Eligible"  category  with  an accuracy of 100%. Then with K=45, K=60 and K=75, the new data (D160) has the category "Eligible" with an accuracy rate of 81.25%.
Keywords :  Village  Assistance  Fund,  K-Nearst Neighbors , K-Fold Cross Validation, Rapidminer.
Intisari — Penentuan  status  keluarga  miskin sebagai  penerima  bantuan  merupakan  hal  yang sangat  penting  agar  bantuan  penanggulangan kemiskinan  dari  pemerintah  dapat  disalurkan secara  tepat  sasaran. Data  mining memanfaatkan pengalaman  atau  bahkan  kesalahan  di  masa  lalu untuk  meningkatkan  kualitas  dari  model  maupun hasil analisisnya, salah satunya dengan kemampuan yang dimiliki teknik data mining yaitu klasifikasi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk
melakukan pengujian K-Fold Cross Validation pada algoritma K-Nearst  Neighbors dalam  memprediksi penerimaan  dana  bantuan  desa.  Dalam dataset penerima  bantuan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  terdapat  159 record atau tuple dengan empat atribut (kondisi rumah, penghasilan, pekerjaan  dan  jumlah  tanggungan).  Prediksi kategori data baru dilakukan dengan menggunakan tahapan  perhitungan  manual Euclidean  Distance dari  lima  nilai  K  yang  berbeda.  Sedangkan penggunakan aplikasi Rapidminer bertujuan untuk menguji  akurasi dataset dalam  lima  nilai  K  yang berbeda.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan K=15  dan  K=30  data  baru  (D160)  memiliki kategori  “Tidak  Layak”  dengan  tingkat  akurasi sebesar  100%.  Kemudian  dengan  K=45,  K=60 dan K=75  data  baru  (D160) memiliki  kategori  “Layak” dengan tingkat akurasi sebesar 81,25%.
Kata  Kunci :  Dana  Bantuan  Desa,  K-Tetangga Terdekat, K-Fold Cross Validation, Rapidminer.

## PENDAHULUAN
Alokasi  dana  desa  merupakan  salah  satu  sumber pendapatan  desa  yang  digunakan  sebagai penunjang  kegiatan  otonomi  desa,  salah  satunya dalam  rangka  pemberdayaan  masyarakat  di tingkat pedesaan. Tujuan pemberdayaan masyarakat  ini  adalah  untuk  memberdayakan kelompok masyarakat yang lemah, miskin, marjinal dan  kaum  kecil  secara  sosio  ekonomis  sehingga mereka  dapat  lebih  mandiri  dan  dapat  memenuhi kebutuhan dasar hidupnya (Karimah, et al. , 2014). Berbagai  jenis  program  dari  pemerintah dalam  upaya  penanggulangan  kemiskinan  telah banyak  dilaksanakan,  tetapi  bantuan  yang  sampai di tangan rakyat ada yang tidak sesuai dengan yang
diharapkan. Hal tersebut disebabkan salah satunya karena  penentuan  status  keluarga  miskin  sebagai penerima  bantuan  belum  optimal,  sehingga  dalam memberikan  bantuan  kemiskinan  masih  ada  yang belum tepat sasaran (Lestari & Targiono, 2017) Pelaksanaan program penanggulangan kemiskinan  yang  dilakukan  sejak  tahun  1998 sampai saat ini, secara umum mampu menurunkan  angka  kemiskinan  Indonesia  yang berjumlah  47,97  juta  atau  sekitar  23,43  %  pada tahun  1999  menjadi  30,02  juta  atau  sekitar  12,49 %  pada  tahun  2011.  Berdasarkan  Worldfactbook, BPS  dan  World  Bank,  di  tingkat  dunia  penurunan jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  termasuk yang  tercepat  dibandingkan  negara  lainnya. Tercatat  pada  rentang  tahun  2005  sampai  2009 Indonesia  mampu  menurunkan  laju  rata-rata penurunan  jumlah  penduduk  miskin  per  tahun sebesar  0,8%,  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan pencapaian negara lain misalnya Kamboja, Thailand,  Cina,  dan  Brasil  yang  hanya  berada  di kisaran 0,1% per tahun (TNP2K, 2015).
Dana desa adalah dana yang bersumber dari APBN  yang  diperuntukkan  bagi  desa  yang ditransfer  melalui  APBD  kabupaten  atau  kota  dan diprioritaskan  untuk  pelaksanaan  pembangunan dan pemberdayaan masyarakat desa (Kementerian Keuangan RI, 2017) Dana  desa  adalah  salah  satu  isu  krusial dalam undang-undang desa, penghitungan anggaran  berdasarkan  jumlah  desa  dengan mempertimbangkan  jumlah  penduduk,  angka kemiskinan,  luas  wilayah,  dan  tingkat  kesulitan geografis dalam rangka meningkatkan kesejahteraan dan pemerataan pembangunan desa. Karena  issu  yang  begitu  krusial,  para  senator menilai,  penyelenggaraan  pemerintahan  desa membutuhkan  pembinaan  dan  pengawasan, khususnya penyelenggaraan kegiatan desa (Aminah & Sari, 2018) Teknik  dalam  memanfaatkan  data  dalam jumlah  yang  besar  untuk  memperoleh  informasi berharga  yang  belum  diketahui  agar  dapat dimanfaatkan  untuk  pengambilan  keputusan dikenal  dengan  istilah data  mining . Data  mining memanfaatkan pengalaman atau bahkan kesalahan di  masa  lalu  untuk  meningkatkan  kualitas  dari model  maupun  hasil  analisisnya,  salah  satunya dengan  kemampuan  yang  dimiliki  teknik data mining yaitu klasifikasi (Susanto et al. , 2018). Pemberian  klasifikasi  penerimaan  dana bantuan  desa  pada  penelitian  ini  menggunakan metode K-Nearest  Neighbor (KNN). K-Nearest Neighbor adalah  metode  klasifikasi  dengan mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang  akan dievaluasi dengan K tetangga ( neighbor ) terdekatnya dalam data pelatihan(Kustiyahningsih &  Syafa’ah,  2015).  Penentuan  nilai  terbaik  dapat
ditentukan  dengan  optimasi  parameter,  misalnya dengan menggunakan K-Fold Cross Validation yang merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  mengetahui  rata-rata  keberhasilan  dari suatu  sistem  dengan  cara  melakukan  perulangan dengan  mengacak  atribut  masukan  sehingga sistem tersebut teruji untuk beberapa atribut input yang acak (Susanto e t al. , 2018).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan pengujian K-Fold Cross Validation pada algoritma K-Nearst  Neighbors dalam  memprediksi penerimaan dana bantuan desa dengan menggunakan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan  untuk  mengetahuai  penerima  dana layak  atau  tidak  layak  untuk  menerima  dana bantuan desa.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  membahas  mengenai  implementasi data  mining menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan  studi  kasus  pengujian K- Fold Cross Validation dalam klasifikasi penerimaan dana bantuan desa. Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  memiliki  159 record atau tuple dengan 4 atribut atau kriteria, yaitu kondisi rumah, penghasilan,  pekerjaan  dan  jumlah  tanggungan. Tabel  1  berikut  ini  merupakan  bobot  nilai  dari setiap kriteria yang digunakan:

## Tabel 1. Bobot Nilai Setiap Kriteria
KRITERA NILAI BOBOT Kondisi Rumah Bambu 4 Triplek 3 Batako 2 Batu bata 1 Beton 0 Penghasilan <500.000 4 500.000 -1.000.000 3 1.000.001 - 3.000.000 2 3.000.001-5.000.000 1 >5.000.000 0 Pekerjaan Buruh 4 Petani 3 PNS 2 Wirausaha 1 Pengusaha 0 Jumlah Tanggungan >7Orang 4 6-7 Orang 3 4-5 Orang 2 2-3 Orang 1 1 Orang 0 Sumber: (Hasanah, Hasan, Pangesti, Wati, & Gata, 2019)
Bobot  yang  dimiliki  masing-masing  atribut atau kriteria akan dijumlahkan untuk menentukan kategori data tersebut “Layak” atau “Tidak layak”.
Dalam  pengujian  peneliti  menggunakan program Microsoft  Excel  2010 sebagai  alat  bantu perhitungan manual dan pengimplementasian data menggunakan  aplikasi Rapidminer dengan
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
confusion  matrix sebagai  alat  ukur  performa algoritma klasifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan Manual Dalam perhitungan manual ini dataset yang telah  diperoleh  akan  dihitung  menggunakan metode  K-NN  secara  manual  untuk  mengetahui kualitas  data  yang  dimiliki  apakah  cukup  baik untuk  digunakan  sebagai  data  latih.  Metode  K-NN adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  sering digunakan,  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan objek  baru  berdasarkan  data  pembelajaran  atau data latih yang jaraknya paling dekat dengan objek baru tersebut.
Dalam dataset penerima  bantuan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  terdapat  159 record atau tuple dengan 4 atribut (kondisi rumah, penghasilan,  pekerjaan  dan  jumlah  tanggungan). Untuk  melakukan  perhitungan  manual  metode  K- NN  terlebih  dahulu  harus  ditentukan  jumlah  data tetangga  terdekat  yang  dinotasikan  dengan  K, dimana  nilai  K  ditentukan  secara  bebas.  Dalam penelitian  ini  ditentukan  5  nilai  K,  yaitu  K=15, K=30,  K=45,  K=60  dan  K=75.  Langkah  selanjutnya yaitu menghitung euclidean distance sebagai teknik pencarian  tetangga  terdekat  dan  berfungsi  untuk menguji  ukuran  yang  bisa  digunakan  sebagai intrepretasi kedekatan jarak antara dua objek.
Rumus  perhitungan euclidean  distance sebagai berikut:
𝑑 𝑒 = √∑ (𝑓𝑑 𝑖,𝑘 −   𝑘 𝑗 ) 2 𝑚 𝑘=1 ….......…………………… (1)
Keterangan : 𝑑 𝑒 : jarak euclidean 𝑓𝑑 𝑖 : data training 𝑘 𝑗 : data testing m : jumlah data penelitian
Berikut  ini  merupakan  contoh  perhitungan manual  untuk  mencari  nilai euclidean  distance antara data baru (D160) ke data pertama (D1).
D(Xi,Xj) = √∑ (𝑎𝑟(𝑋𝑖) − 𝑎𝑟(𝑋𝑗)) 2 𝑛 𝑛=1
D(1,160)= √(3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (4 − 1) 2 + (4 − 2) 2 D(1,160) = √(2) 2 + (0) 2 + (3) 2 + (2) 2 D(1,160) = √17 D(1,160) = 4,123105626
Jarak  antara  data  baru  (D160)  dengan  data kedua dan seterusnya dihitung menggunakan cara
yang  sama.  Hasil  perhitungan euclidean  distance seperti pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Euclidean Distance
NO KONDISI RUMAH PENG- HASILAN PEKER- JAAN JML ART EUCLIDEAN DISTANCE 1 3 2 4 4 4,123105626 2 3 3 4 5 4,795831523 3 3 2 4 4 4,123105626 4 1 2 4 7 5,830951895 5 3 3 4 4 4,242640687 6 2 3 4 4 3,872983346 7 3 4 4 6 5,744562647 .... .... .... .... .... ........................ .... .... .... .... .... ........................ 159 2 2 4 4 3,741657387 160 1 2 1 2 - (data baru)
Sumber: (Hasanah et al., 2019)
Setelah  diketahui  jarak  antara  data  baru dengan  setiap  data  latih,  maka  data  diurutkan berdasarkan euclidean  distance terkecil  ke terbesar.  Semakin  kecil euclidean  distance berarti jarak  antar  data  semakin  dekat.  Hasil  pengurutan akan  diberi  peringkat  sesuai  dengan  nilai  K.  Lalu tentukan  kategori  atau  label  dari  data  yang  telah diperingkatkan tersebut.
Tabel  3  merupakan  data  yang  telah diurutkan dengan nilai  K=15, sehingga data diberi peringkat 1 sampai 15.
Tabel 3. Peringkat Data dengan K=15

## NO KR PH PJ
JA KET EUCLIDEAN DISTANCE PERING- KAT 19 2 1 3 3 TL 2,645751311 1 25 2 1 3 3 TL 2,645751311 2 147 2 2 3 4 TL 3 3 31 2 2 4 3 TL 3,31662479 4 32 2 2 4 3 TL 3,31662479 5 118 2 2 4 3 TL 3,31662479 6 13 2 3 4 3 L 3,464101615 7 .... .... .... .... .... ......... ........................ .... .... .... .... .... .... ......... ........................ .... 146 1 2 3 5 TL 3,605551275 15
Sumber: (Hasanah et al., 2019)
Dengan  melihat  kategori  dari  15  tetangga terdekat  tersebut  maka  akan  dapat  diprediksi kategori  dari  data  baru  berdasarkan  kategori tetangga terdekat yang paling banyak. Dari Tabel 3 diatas  diketahui  bahwa  1  data  memiliki  kategori “Layak”,  sedangkan  14  data  memiliki  kategori
“Tidak  layak”.  Maka  dapat  disimpulan  bahwa  data baru  (D160)    dengan  K=15  memiliki  kategori “Tidak  layak”.  Tabel  4  merupakan  data  yang  telah diurutkan dengan nilai  K=30, sehingga data diberi peringkat 1 sampai 30.
Tabel 4. Peringkat Data dengan K=30
NO KR PH PJ JA KET EUCLIDEAN DISTANCE PERING- KAT 19 2 1 3 3 TL 2,645751311 1 25 2 1 3 3 TL 2,645751311 2 .... .... .... .... .... ......... ........................ ....
.... .... .... .... .... ......... ........................ .... 94 1 1 4 4 TL 3,741657387 25 95 2 2 4 4 L 3,741657387 26 99 1 1 4 4 TL 3,741657387 27 102 2 2 4 4 L 3,741657387 28 103 2 2 4 4 L 3,741657387 29 107 3 2 4 3 L 3,741657387 30
Sumber: (Hasanah et al., 2019)
Dengan  melihat  kategori  dari  30  tetangga terdekat  tersebut  maka  akan  dapat  diprediksi kategori  dari  data  baru  berdasarkan  kategori tetangga terdekat yang paling banyak. Dari Tabel 4 diatas  diketahui  bahwa  12  data  memiliki  kategori “Layak”,  sedangkan  18  data  memiliki  kategori “Tidak  layak”.  Maka  dapat  disimpulan  bahwa  data baru  (D160)    dengan  K=30  memiliki  kategori “Tidak layak”.
Tabel  5  merupakan  data  yang  telah diurutkan dengan nilai  K=45, sehingga data diberi peringkat 1 sampai 45.
Tabel 5. Peringkat Data dengan K=45
NO KR PH PJ JA KET EUCLIDEAN DISTANCE PERING- KAT 19 2 1 3 3 TL 2,645751311 1 25 2 1 3 3 TL 2,645751311 2 .... .... .... .... .... ......... ........................ ....
.... .... .... .... .... ......... ........................ ....
159 2 2 4 4 L 3,741657387 40 6 2 3 4 4 L 3,872983346 41 9 2 3 4 4 L 3,872983346 42 16 2 1 4 4 TL 3,872983346 43 24 2 1 4 4 TL 3,872983346 44 33 2 1 4 4 TL 3,872983346 45
Sumber: Hasanah et al. (2019)
Dengan  melihat  kategori  dari  45  tetangga terdekat  tersebut  maka  akan  dapat  diprediksi kategori  dari  data  baru  berdasarkan  kategori
tetangga terdekat yang paling banyak. Dari Tabel 5 diatas  diketahui  bahwa  23  data  memiliki  kategori “Layak”,  sedangkan  22  data  memiliki  kategori “Tidak  layak”.  Maka  dapat  disimpulan  bahwa  data baru  (D160)    dengan  K=45  memiliki  kategori “Layak”. Tabel  6  merupakan  data  yang  telah diurutkan dengan nilai  K=60, sehingga data diberi peringkat 1 sampai 60.
Tabel 6. Peringkat Data dengan K=60

## NO KR PH PJ
JA KET EUCLIDEAN DISTANCE PERING- KAT 19 2 1 3 3 TL 2,645751311 1 25 2 1 3 3 TL 2,645751311 2 .... .... .... .... .... ......... ........................ .... .... .... .... .... .... ......... ........................ .... 3 3 2 4 4 L 4,123105626 55 44 3 2 4 4 L 4,123105626 56 47 3 2 3 5 L 4,123105626 57 49 3 2 4 4 L 4,123105626 58 54 3 2 4 4 L 4,123105626 59 110 3 2 4 4 L 4,123105626 60
Sumber: (Hasanah et al., 2019)
Dengan  melihat  kategori  dari  60  tetangga terdekat  tersebut  maka  akan  dapat  diprediksi kategori  dari  data  baru  berdasarkan  kategori tetangga terdekat yang paling banyak. Dari Tabel 6 diatas  diketahui  bahwa  33  data  memiliki  kategori “Layak”,  sedangkan  27  data  memiliki  kategori “Tidak  layak”.  Maka  dapat  disimpulan  bahwa  data baru  (D160)    dengan  K=60  memiliki  kategori “Layak”.
Tabel  7  merupakan  data  yang  telah diurutkan dengan nilai  K=75, sehingga data diberi peringkat 1 sampai 75.
Tabel 7. Peringkat Data dengan K=75
NO KR PH PJ
JA KET EUCLIDEAN DISTANCE PERING- KAT 19 2 1 3 3 TL 2,645751311 1 25 2 1 3 3 TL 2,645751311 2 .... .... .... .... .... ......... ........................ .... .... .... .... .... .... ......... ........................ .... 153 1 2 4 5 L 4,242640687 70 10 1 3 4 5 L 4,358898944 71 18 2 2 4 5 L 4,358898944 72 23 2 2 4 5 L 4,358898944 73 26 2 2 4 5 L 4,358898944 74 30 1 1 4 5 TL 4,358898944 75
Sumber: Hasanah et al. (2019)
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Dengan  melihat  kategori  dari  75  tetangga terdekat  tersebut  maka  akan  dapat  diprediksi kategori  dari  data  baru  berdasarkan  kategori tetangga terdekat yang paling banyak. Dari Tabel 7 diatas  diketahui  bahwa  47  data  memiliki  kategori “Layak”,  sedangkan  28  data  memiliki  kategori “Tidak  layak”.  Maka  dapat  disimpulan  bahwa  data baru  (D160)    dengan  K=75  memiliki  kategori “Layak”.

## Implementasi dengan
Rapidminer Pada perhitungan ini, dilakukan pengukuran akurasi  untuk  membuktikan  tingkat  performa suatu  algoritma  terhadap dataset yang  digunakan menggunakan  alat  bantu  aplikasi Rapidminer . Dalam  penelitian  ini  digunakan confussion  matrix sebagai  alat  ukur  performa  algoritma  klasifikasi. Confussion  matrix atau  matrik  kebingungan merupakan sebuah perhitungan yang membandingkan dataset dengan  hasil  klasifikasi sesuai  dengan  data  sebenarnya  dengan  jumlah keseluruhan data. Hasil akhir dari matrik ini adalah tingkat akurasi dengan satuan persen (%). Tingkat akurasi  ini  yang  nantinya  dijadikan  acuan  para peneliti  terkait  performa  algoritma  klasifikasi tersebut.
Dalam aplikasi
Rapidminer proses perhitungan performa
algoritma dapat digambarkan seperti Gambar 1 berikut.
Sumber: Hasanah et al. (2019) Gambar 1. Main Process pada Aplikasi Rapidminer
Sedangkan  untuk  data training digunakan algoritma  KNN  dan  data testing digunakan Apply Model serta Performance untuk  menghasilkan matrik  kebingungan  atau confussion  matrix. Hasil matrik dari  aplikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Data training yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah  159 record atau tuple dengan  Nilai K=15, K=30, K=45, K=60, dan K=75.
Sumber: Hasanah et al. (2019)
Gambar 2. Confussion Matrix Model pada Aplikasi Rapidminer
Dari  Tabel  8,  sebagai  contoh  digunakan K=45  diperoleh  data  bahwa  tingkat  akurasi  atau confussion  matrix adalah  sebesar  81,25%.  Dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi yang diperoleh dari  4  atribut  (kondisi  rumah,  penghasilan, pekerjaan  dan  jumlah  tanggungan)  dalam menentukan  bobot  “Layak”  dan  “Tidak  Layak” menggunakan  159  data training dan  nilai  K=45 tergolong tinggi dengan akurasi=81,25%, precision =81,25% dan recall =100%.
Tabel 8. Hasil Confussion Matrix dengan K=45 True LAYAK True TIDAK LAYAK Class Precision Pred. LAYAK 39 9 81.25% Pred. TIDAK LAYAK 0 0 0.00% Class Recall 100.00% 0.00% Sumber: Hasanah et al. (2019) Perhitungan
selanjutnya, yaitu membandingkan  beberapa  hasil  tingkat  akurasi dari algoritma KNN dengan nilai K=15, K=30, K=45, K=60,  dan  K=75.  Hasil  ini  akan  dicatat  lalu dibandingkan  satu  sama  lain  untuk  menetapkan nilai K yang paling optimal yaitu penggunaan KNN dengan tingkat akurasi tertinggi.
Dari  percobaan  perhitungan  penentuan penerimaan  dana  bantuan  desa  menggunakan perhitungan manual dan Rapidminer , kategori data baru  dan  akurasi  KNN  dengan  nilai  K  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 9 berikut :
Tabel 9. Kategori Data Baru dan Akurasi KNN dari Berbagai Nilai K K 15 30 45 60 75 Kategori Data Baru Lay ak Lay ak Tidak Layak Tidak Layak Tidak Layak Accuracy 100 % 100 % 81,25% 81,25% 81,25%
Sumber: Hasanah et al. (2019)
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai K=15  dan  K=30    merupakan  nilai  K  yang  paling optimal dengan tingkat akurasi sebesar 100% dan kategori data baru “Layak”. Sedangkan untuk K=45, K=60  dan  K=75  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 81,25%  dengan  kategori  data  baru  “Tidak  Layak”. Hasil  prosentase  ini  didapatkan  dari  proses percobaan  sebanyak  10  kali  dengan  data  yang diacak  (10 fold  cross  validation )  kemudian  hasil klasifikasi yang muncul dibandingkan dengan data sebenarnya. Perhitungan ini menggunakan confussion  matrix untuk  menentukan  prosentase data  yang  sesuai  dengan  kenyataan  dibandingkan jumlah  keseluruhan  data  yang  ada.  Nilai  K  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  seluruhnya  adalah
nilai  kelipatan  15  mulai  dari  K=15  sampai  dengan K=75.  Penentuan  hasil  klasifikasi  untuk  nilai  K lebih dari 1 digunakan metode hasil terbanyak atau mayoritas hasil klasifikasi.

## KESIMPULAN
Algoritma  K-NN  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap dataset penerimaan  bantuan  dana  desa.  Penelitian dilakukan  melalui  tahapan  perhitungan  manual untuk  mengetahui  hasil  kelayakan  atau  ketidak- layakan dari sebuah data baru, serta penggunakan aplikasi Rapidminer untuk menguji akurasi dataset dalam  berbagai  nilai  K.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  dengan  K=15  dan  K=30  data  baru  (D160) memiliki  kategori  “Tidak  Layak”  dengan  tingkat akurasi  sebesar  100%.  Kemudian  dengan  K=45, K=60  dan  K=75  data  baru  (D160)  memiliki kategori  “Layak”  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 81,25%. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya menggunakan  data  yang  lebih  banyak  agar  hasil lebih  optimal,  serta  membandingkan  dengan algoritma lainnya. Hasil penelitian ini direkomendasikan  untuk  dipergunakan  sebagai pertimbangan  dalam  menentukan  penerima  dana bantuan desa.

## REFERENSI
Aminah,  A.,  &  Sari,  N.  (2018).  Pengelolaan  dan Pemanfaatan Dana Desa untuk Pemberdayaan  Masyarakat  (Studi  Kasus  Di Gampong  Gunong  Meulinteung  Kecamatan Panga  Kabupaten  Aceh  Jaya). Jurnal  Public Policy ,
4 (1),
442–456.
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-1543- 4_12
Hasanah, R. L., Hasan, M., Pangesti, W. E., Wati, F. F.,
& Gata, W. (2019). Laporan Akhir Penelitian - Klasifikasi  Penerima  Dana  Bantuan  Desa Menggunakan Metode Knn (K-Nearest Neighbor) . Jakarta.
Karimah,  F.,  Saleh,  C.,  &  Wanusmawatie,  I.  (2014). Pengelolaan  Alokasi  Dana  Desa  Dalam Pemberdayaan  Masyarakat  (Studi  pada  Desa Deket  Kulon  Kecamatan  Deket  Kabupaten Lamongan). Jurnal  Administrasi  Publik , 2 (4), 597–602.
Kementerian  Keuangan  RI.  (2017). Buku  Pintar Dana  Desa .  Jakarta:  Direktorat  Jenderal Perimbangan  Keuangan.  Retrieved  from https://www.kemenkeu.go.id/media/6749/ buku-pintar-dana-desa.pdf
Kustiyahningsih,  Y.,  &  Syafa’ah,  N.  (2015).  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Jurusan  Pada  Siswa  SMA  Menggunakan Metode  KNN  dan  Smart. Jurnal  Sistem Informasi Indonesia , 1 (1), 19–28.
Lestari,  U.,  &  Targiono,  M.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Klasifikasi  Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  sebagai  Acuan  Penerima Bantuan  Dana  Pemerintah  (Studi  Kasus: Pemerintah  Desa  Tamanmartani,  Sleman). Jurnal TAM , 8 (1), 70–78.
Susanto,  E.  S.,  Kusrini,  &  Fatta,  H.  Al.  (2018). Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Magister Teknik  Informatika  Universitas  AMIKOM Yogyakarta  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor. Jurnal  Teknologi  Informasi , 8 (2), 67–72.